Como mitigar a maldição da dimensionalidade?

A maldição da dimensionalidade pode ser mitigada através de algumas abordagens: 1. Redução de Dimensionalidade: Utilizar técnicas como PCA (Análise de Componentes Principais) ou t-SNE para reduzir o número de variáveis, mantendo a maior parte da informação. 2. Seleção de Recursos: Escolher apenas as variáveis mais relevantes para o problema em questão, utilizando métodos como seleção de características ou regularização. 3. Aumento de Dados: Criar mais dados a partir dos existentes, o que pode ajudar a melhorar a performance do modelo em alta dimensionalidade. 4. Modelos Simples: Optar por modelos que não sejam tão sensíveis à dimensionalidade, como árvores de decisão ou modelos lineares. 5. Agrupamento de Dados: Agrupar dados semelhantes para reduzir a complexidade do espaço de características. Essas estratégias ajudam a lidar com os desafios impostos pela alta dimensionalidade, melhorando a eficiência e a eficácia dos modelos.